FlexiFly: Interfacing the Physical World with Foundation Models Empowered by Reconfigurable Drone Systems

📄 arXiv: 2403.12853v3 📥 PDF

作者: Minghui Zhao, Junxi Xia, Kaiyuan Hou, Yanchen Liu, Stephen Xia, Xiaofan Jiang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2024-03-19 (更新: 2025-03-05)

备注: This paper is accepted by ACM SenSys 2025. The published version is https://doi.org/10.1145/3715014.3722081 in ACM Digital Library

💡 一句话要点

提出FlexiFly以解决物理世界与基础模型交互问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 基础模型 无人机系统 图像分割 物理交互 智能家居 模块化设计 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在物理环境中感知和互动能力不足，难以准确定位任务相关区域。
  2. FlexiFly平台通过新颖的图像分割技术和可重构无人机系统，提升FM对物理环境的理解和任务执行能力。
  3. 实验结果显示，FlexiFly在真实智能家居环境中使FM和LLM的任务成功率提高了85%。

📝 摘要（中文）

基础模型（FM）在生成数字媒体方面展现了巨大的类人能力。然而，能够自由感知、互动和驱动物理领域的基础模型尚未实现。这主要是因为需要密集的传感器部署来全面覆盖和分析大空间，而事件往往局限于小区域，使得FM难以准确定位与当前任务相关的兴趣区域。我们提出了FlexiFly，一个平台使FM能够“放大”并以更高的粒度分析相关区域，从而更好地理解物理环境并执行任务。FlexiFly通过引入一种新颖的图像分割技术来识别相关位置，以及一个模块化和可重构的传感与驱动无人机平台，使FM能够通过相关传感器和驱动器“放大”。我们通过真实的智能家居部署演示了FlexiFly使FM和LLM成功完成多样任务的能力提升达85%。FlexiFly是FM和LLM自然与物理世界接口的重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决基础模型在物理世界中感知和互动的局限性，现有方法依赖于密集传感器部署，难以有效覆盖和分析大空间，且难以准确定位任务相关区域。

核心思路：FlexiFly平台通过引入新颖的图像分割技术和模块化的无人机系统，使基础模型能够“放大”特定区域，从而更精确地理解和执行任务。

技术框架：FlexiFly的整体架构包括两个主要模块：一是图像分割模块，用于识别和定位相关区域；二是可重构无人机平台，能够根据任务需求配置不同的传感器和驱动器。

关键创新：FlexiFly的核心创新在于其结合了图像分割技术与可重构无人机系统，使得基础模型能够在物理环境中实现更高效的交互和感知，这与传统方法的静态传感器配置形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，图像分割采用了先进的深度学习算法，以提高识别精度；无人机平台则设计为模块化，允许快速更换传感器和驱动器，以适应不同的任务需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FlexiFly在真实智能家居环境中使基础模型和大语言模型（LLM）的任务成功率提升了85%。这一显著提升相较于传统方法，展示了FlexiFly在物理世界交互中的有效性和创新性。

🎯 应用场景

FlexiFly的研究成果在智能家居、无人机监控、环境监测等领域具有广泛的应用潜力。通过提升基础模型与物理环境的交互能力，FlexiFly能够在复杂的实际场景中执行多样化任务，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Foundation models (FM) have shown immense human-like capabilities for generating digital media. However, foundation models that can freely sense, interact, and actuate the physical domain is far from being realized. This is due to 1) requiring dense deployments of sensors to fully cover and analyze large spaces, while 2) events often being localized to small areas, making it difficult for FMs to pinpoint relevant areas of interest relevant to the current task. We propose FlexiFly, a platform that enables FMs to zoom in'' and analyze relevant areas with higher granularity to better understand the physical environment and carry out tasks. FlexiFly accomplishes by introducing 1) a novel image segmentation technique that aids in identifying relevant locations and 2) a modular and reconfigurable sensing and actuation drone platform that FMs can actuate tozoom in'' with relevant sensors and actuators. We demonstrate through real smart home deployments that FlexiFly enables FMs and LLMs to complete diverse tasks up to $85\%$ more successfully. FlexiFly is critical step towards FMs and LLMs that can naturally interface with the physical world.